用PostgreSQL数据库做地理位置app应用

项目中用到了postgreSQL中的earthdistance()函数功能计算地球上两点之间的距离,中文的资料太少了,我找到了一篇 英文的、讲的很好的文章  ,特此翻译,希望能够帮助到以后用到earthdistance的同学。


做一个GEO应用从来都不是一件容易的事。但是用一些身边的开源项目就可以在几分钟内轻松解决这个问题。 PostgreSQL有许多特性。是我的首选,它能够把数据库平台提升到另一个层次。


一、两种可用的选择


当我们想用Postgres作为GEO函数使用时,我们通常有2中选择(据我所知):
PostGIS: 为postgreSQL提供了高级GEO函数功能。我用了它一段时间,但是它对于我的需求来说太笨重了。
Cube和Earthdistance: 这两个拓展为轻量级的Geo关系实体提供了简单、快速的实现方法。


二、为什么在数据库服务器端做计算


这是件非常明显的事。服务器存储了所有的数据,服务器拓展是用C/C++实现的,非常快。为数据表做索引也能加快计算速度。


三、使用我的选择–Cube and EarthDistance


作为开始,你应该先建一个数据库(我想你知道该怎么做),然后使它们能用我们的架构。 执行:

CREATE EXTENSION earthdistance;


上面的命令创建了大约40个函数,以后我们做数据查询的时候就可以用了。
在我们的例子中,我创建了名为events的表,字段有:id(serial), name(varchar 255), lat(double), lng(double)。(别忘了~~)


四、计算2个坐标之间的距离


计算2个坐标之间的距离,我们要用到 earthdistance(lltoearth($latlngcube), lltoearth($latlng_cube)) 这个函数。 earthdistance()函数接受2组坐标值,返回值一个以米为单位的的数值。


这能用于很多场景,比如根据某一位置找到离其最近的发生的新闻事件的列表。数据库的操作可能就像下面这样:


SELECT events.id events.name, eaerthdiatance(lltoearth({currentuserlat}, {currentuserlng}), llto_earth(events.lat, events.lng))
as distancefromcurrentlocation FROM events
ORDER BY distancefromcurretnlocation ASC;


这将给我们一个很nice的新闻事件列表,按他们的离我们当前位置的距离由近到远排序。第一个是离我们最近的。

五、找到某个半径范围内的记录

Cube和Earthdiatance拓展提供的另一个伟大的函数是 earthbox(lltoearch($latlngcub), $radiusinmetres) 。 这个函数通过简单的比较就能到找到某个半径范围内的所有记录。它是靠返回2点之间的“大圆距离”实现的。


【译者注】大圆距离(Great circle disstance)指的是从球面的一点A出发到达球面上另一点B,所经过的最短路径的长度。一般说来,球面上任意两点A和B都可以与球心确定唯一的大圆,这个大圆被称为黎曼圆,而在大圆上连接这两点的较短的一条弧的长度就是大圆距离。如果想了解更多,请看wiki: 大圆距离


它能用于查询我们城市中所有的新闻事件:

SELECT events.id, events.name FROM events WHERE earthbox({currentuserlat}, {currentuserlng}, {radiusinmetres}) @> llto_earth(events.lat, events.lng);


这条查询语句仅仅会返回在radius_ in_ metres指定的半径范围内的记录,非常简单吧!


六、提高查询速度


你可能会发现上面的查询有不小的开销。以我的经验,最好对一些字段建立索引。 (下面这条语句假定你又events表, 同时events表有字段lat和lng)
CREATE INDEX ${nameofindex} on events USING gits(lltoearth(lat, lng));

七、数据类型


我的应用比较简单,所以我把经纬度(lat和lng)都设成了double类型。这使得我用Node.js开发起来更加快速,而不用再去自己定制针对GIST类型的解决方案。


八、就这些!


很神奇,对么?!?我们仅仅用常用的数据类型(double)就足以去用一些GEO函数创建基于地理位置的社交app

九、我使用的postgreSQL语句总结(使用实例):


/*
* postgreSQL之earthdistance学习笔记
* author: wusuopubupt
* date: 2013-03-31
*/


/*创建表*/
CREATE TABLE picture (
  id serial PRIMARY KEY ,
  p_uid char(12) NOT NULL,
  p_key char(23) NOT NULL,
  lat real not null,
  lng real NOT NULL,
  up int NOT NULL,
  down int NOT NULL,
  ip varchar(15) DEFAULT NULL,
  address varchar(256) DEFAULT NULL
);


/*插入记录*/
INSERT INTO picture(p_uid, p_key, lat, lng, up, down, ip, address)
VALUES(‘aaaabbbbcccc’, ‘2014032008164023279.png’, 40.043945, 116.413668, 0, 0, ”, ”);


/*插入记录*/
INSERT INTO picture(p_uid, p_key, lat, lng, up, down, ip, address)
VALUES(‘xccccmmmm’, ‘2014032008164023111.png’, 40.067183, 116.415230, 0, 0, ”, ”);


/*选择记录*/
SELECT * FROM picture;


/*更新记录*/
UPDATE picture SET address=’LiShuiqiao’ WHERE id=1;
UPDATE picture SET address=’TianTongyuan’ WHERE id=2;


/*对经纬度列创建索引*/
CREATE INDEX ll_idx on picture USING gist(ll_to_earth(lat, lng));


/*根据半径(1000米)选择记录*/
SELECT * FROM picture where earth_box(ll_to_earth(40.059286,116.418773),1000) @> ll_to_earth(picture.lat, picture.lng);


/*选择距离当前用户的距离*/
SELECT picture.id, earth_distance(ll_to_earth(picture.lat, picture.lng), ll_to_earth(40.059286,116.418773))
AS dis FROM picture
ORDER BY dis ASC;


/*
 * 以下内容是网上的一篇教程
 * 地址:http://www.cse.iitb.ac.in/dbms/Data/Courses/CS631/PostgreSQL-Resources/postgresql-9.2.4/contrib/earthdistance/expected/earthdistance.out
 */

—  Test earthdistance extension

— In this file we also do some testing of extension create/drop scenarios.
— That’s really exercising the core database’s dependency logic, so ideally
— we’d do it in the core regression tests, but we can’t for lack of suitable
— guaranteed-available extensions.  earthdistance is a good test case because
— it has a dependency on the cube extension.

CREATE EXTENSION earthdistance;  — fail, must install cube first
ERROR:  required extension “cube” is not installed
CREATE EXTENSION cube;
CREATE EXTENSION earthdistance;

— The radius of the Earth we are using.

SELECT earth()::numeric(20,5);
     earth    
—————
 6378168.00000
(1 row)



— Convert straight line distances to great circle distances.把直线距离转成大圆距离

SELECT (pi()*earth())::numeric(20,5);
    numeric    
—————-
 20037605.73216
(1 row)


SELECT sec_to_gc(0)::numeric(20,5);
 sec_to_gc
———–
   0.00000
(1 row)




— Convert great circle distances to straight line distances.

SELECT gc_to_sec(0)::numeric(20,5);
 gc_to_sec
———–
   0.00000
(1 row)


SELECT gc_to_sec(sec_to_gc(2*earth()))::numeric(20,5);
   gc_to_sec   
—————-
 12756336.00000
(1 row)




— Set coordinates using latitude and longitude.
— Extract each coordinate separately so we can round them.

SELECT cube_ll_coord(ll_to_earth(0,0),1)::numeric(20,5),
 cube_ll_coord(ll_to_earth(0,0),2)::numeric(20,5),
 cube_ll_coord(ll_to_earth(0,0),3)::numeric(20,5);
 cube_ll_coord | cube_ll_coord | cube_ll_coord
—————+—————+—————
 6378168.00000 |       0.00000 |       0.00000
(1 row)


SELECT cube_ll_coord(ll_to_earth(360,360),1)::numeric(20,5),
 cube_ll_coord(ll_to_earth(360,360),2)::numeric(20,5),
 cube_ll_coord(ll_to_earth(360,360),3)::numeric(20,5);
 cube_ll_coord | cube_ll_coord | cube_ll_coord
—————+—————+—————
 6378168.00000 |       0.00000 |       0.00000
(1 row)




— Test getting the latitude of a location.

SELECT latitude(ll_to_earth(0,0))::numeric(20,10);
   latitude  
————–
 0.0000000000
(1 row)


SELECT latitude(ll_to_earth(45,0))::numeric(20,10);
   latitude   
—————
 45.0000000000
(1 row)



— Test getting the longitude of a location.

SELECT longitude(ll_to_earth(0,0))::numeric(20,10);
  longitude  
————–
 0.0000000000
(1 row)


SELECT longitude(ll_to_earth(45,0))::numeric(20,10);
  longitude  
————–
 0.0000000000
(1 row)




— For the distance tests the following is some real life data.

— Chicago has a latitude of 41.8 and a longitude of 87.6.
— Albuquerque has a latitude of 35.1 and a longitude of 106.7.
— (Note that latitude and longitude are specified differently
— in the cube based functions than for the point based functions.)


— Test getting the distance between two points using earth_distance.

SELECT earth_distance(ll_to_earth(0,0),ll_to_earth(0,0))::numeric(20,5);
 earth_distance
—————-
        0.00000
(1 row)


SELECT earth_distance(ll_to_earth(0,0),ll_to_earth(0,180))::numeric(20,5);
 earth_distance
—————-
 20037605.73216
(1 row)



— Test getting the distance between two points using geo_distance.

SELECT geo_distance(‘(0,0)’::point,'(0,0)’::point)::numeric(20,5);
 geo_distance
————–
      0.00000
(1 row)


SELECT geo_distance(‘(0,0)’::point,'(180,0)’::point)::numeric(20,5);
 geo_distance
————–
  12436.77274
(1 row)




— Test getting the distance between two points using the <@> operator.

SELECT (‘(0,0)’::point <@> ‘(0,0)’::point)::numeric(20,5);
 numeric
———
 0.00000
(1 row)


SELECT (‘(0,0)’::point <@> ‘(180,0)’::point)::numeric(20,5);
   numeric  
————-
 12436.77274
(1 row)




— Test for points that should be in bounding boxes.

SELECT earth_box(ll_to_earth(0,0),
       earth_distance(ll_to_earth(0,0),ll_to_earth(0,1))*1.00001) @>
       ll_to_earth(0,1);
 ?column?
———-
 t
(1 row)


SELECT earth_box(ll_to_earth(0,0),
       earth_distance(ll_to_earth(0,0),ll_to_earth(0,0.1))*1.00001) @>
       ll_to_earth(0,0.1);
 ?column?
———-
 t
(1 row)




— Test for points that shouldn’t be in bounding boxes. Note that we need
— to make points way outside, since some points close may be in the box
— but further away than the distance we are testing.

SELECT earth_box(ll_to_earth(0,0),
       earth_distance(ll_to_earth(0,0),ll_to_earth(0,1))*.57735) @>
       ll_to_earth(0,1);
 ?column?
———-
 f
(1 row)


SELECT earth_box(ll_to_earth(0,0),
       earth_distance(ll_to_earth(0,0),ll_to_earth(0,0.1))*.57735) @>
       ll_to_earth(0,0.1);
 ?column?
———-
 f
(1 row)



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